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Inteligência artificial, ou IA, é uma tecnologia que permite que máquinas aprendam, analisem dados e resolvam problemas de maneira semelhante à humana. E, à medida que se torna cada vez mais acessível, cibercriminosos estão usando IA para atingir pessoas de formas novas e sorrateiras. Saiba tudo sobre IA e como funciona. Em seguida, use um aplicativo de detecção de ameaças com tecnologia de IA para reforçar sua segurança digital neste admirável mundo novo.
A inteligência artificial é um programa de computador que simula a inteligência humana para encontrar conexões, concluir tarefas, resolver problemas, analisar resultados e criar conteúdo. A IA abrange tecnologias que permitem que os computadores executem uma variedade de tarefas sofisticadas, como percepção visual, compreensão e tradução de idiomas, análise de dados, fornecimento de recomendações, planejamento e muito mais.
“A inteligência artificial não é apenas uma ferramenta poderosa, ela está se tornando uma força que transforma o jeito como percebemos o mundo. Mas, à medida que se torna melhor, mais inteligente, mais realista e acessível, a IA vai dissipar cada vez mais a linha do que é verdadeiro e do que é falso, dificultando ainda mais decifrar o que é real.
Antes da IA, os computadores seguiam instruções precisas de programadores e não conseguiam lidar com exceções ou novas situações. Por outro lado, a IA aprende com os dados e aprimora seu desempenho com base em padrões e feedback. Esse processo é conhecido como aprendizagem de máquina.
A tecnologia por trás da IA é complexa, mas suas aplicações práticas são fáceis de entender. Por exemplo, com a navegação GPS, a IA consegue encontrar a melhor rota em tempo real ao avaliar trânsito e traçado das vias. Da mesma forma, assistentes de IA como a Siri são capazes de analisar seus padrões de voz e reconhecer sua maneira própria de falar.
A IA pode realizar ações semelhantes às humanas com grande eficiência, precisão e meticulosidade. Isso a torna uma ferramenta inestimável para profissionais humanos quando se trata de tarefas que exigem grande volume de dados ou são repetitivas.
Com a IA, as máquinas são capazes de aprender e melhorar. A IA funciona aprendendo a partir de dados, identificando padrões e se adaptando com o tempo. Teoricamente, isso liberaria os profissionais humanos para tarefas que exigem mais nuance ou criatividade.
O objetivo da IA é ajudar profissionais humanos para que tomem decisões melhores e mais rápidas. Trata-se de ampliar o “poder intelectual” e descobrir novas soluções que podem até salvar vidas, por exemplo, quando uma IA identifica padrões no histórico médico de uma pessoa que um médico humano talvez não pudesse perceber.
Talvez você já tenha ouvido falar sobre o conceito relacionado de aprendizagem de máquina. Aprendizagem de máquina é a capacidade de a IA detectar padrões e alterar seus parâmetros internos com base em novos dados. É um subconjunto de IA, portanto, toda aprendizagem de máquina é IA. No entanto, nem toda IA é aprendizagem de máquina.
A IA que pode realizar tarefas semelhantes às humanas (ANI ou inteligência artificial estreita) já é uma realidade. A IA que, em teoria, tem uma compreensão comparável à humana (AGI ou inteligência artificial geral) ainda não foi desenvolvida.
A IA usa algoritmos para analisar conjuntos de dados grandes e complexos e identificar padrões. Em vez de seguir instruções estritas, os modelos de IA aprendem a partir de dados para fazer previsões, chegar a conclusões, realizar tarefas e melhorar continuamente. Embora possa reconhecer conexões e gerar insights, a IA não “pensa” como um humano: identifica padrões estatísticos para produzir resultados.
Uma IA também deve ser treinada e alimentada com conjuntos de dados relevantes para que possa fazer as melhores previsões e tomar as melhores decisões.
Veja alguns conceitos importantes que ajudam a explicar o funcionamento da IA:
A aprendizagem de máquina imita o reconhecimento humano de padrões, mas vai ainda mais longe, aprimorando tarefas como a detecção de fraudes. Consegue analisar o comportamento humano de forma extremamente detalhada, identificando instantaneamente anomalias com base em vários fatores, incluindo detalhes inesperados, por exemplo, condições climáticas durante um aumento repentino nas vendas. O aprendizado profundo, um subconjunto mais avançado de aprendizagem de máquina, refina esse processo ainda mais ao usar redes neurais para detectar padrões complexos.
Os sistemas especializados são programas de IA desenvolvidos para imitar tomadas de decisões humanas em campos específicos. Com regras predefinidas e bases de conhecimento, fornecem soluções em áreas como diagnóstico médico, análise financeira e cibersegurança. Ao contrário da aprendizagem de máquina, os sistemas especializados dependem de lógica estruturada em vez de autoaprendizagem.
O processamento de linguagem natural (PLN) ajuda a IA a compreender a linguagem humana falada e escrita. A linguagem falada é particularmente difícil para uma máquina entender, pois a mesma palavra pode significar algo completamente diferente dependendo da entonação, da função gramatical, da ênfase, do sotaque, do contexto, do humor do falante ou de seu relacionamento com o ouvinte. Uma IA é capaz de processar tudo isso após escutar uma pessoa ou ser treinada por um período adequado.
A visão computacional permite que uma IA reconheça objetos e interprete informações visuais a partir de imagens ou vídeos. Ao analisar fotos ou transmissões de vídeo em tempo real, a IA pode “ver” o que está acontecendo e reagir adequadamente. É possível até mesmo detectar expressões faciais e inferir emoções, com profundas implicações para segurança, saúde e tecnologia de carros autônomos.
A robótica com IA pode aprimorar a precisão e eficiência em áreas cirúrgicas, de manufatura, agricultura e até mesmo limpezas domésticas. Robôs com IA podem se adaptar a obstáculos usando algoritmos avançados para otimizar seu desempenho em tempo real.
A IA generativa permite que as máquinas criem novos conteúdos, como textos, imagens, músicas ou códigos. Ao aprenderem padrões a partir de vastos conjuntos de dados, os modelos de IA podem gerar resultados altamente realistas e criativos. Esses sistemas são amplamente utilizados em assistentes de escrita, ferramentas de design e inclusive em tecnologia deepfake.
Exemplo do que Leonardo, um gerador de imagens por IA, pode criar ao ser perguntado: “O que é IA?”.
A IA obtém informações ao ser alimentada com dados de diferentes tipos, dependendo do modelo de aprendizado. Assim, os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) usam um vasto acervo de livros, sites, publicações de redes sociais, fóruns e artigos de pesquisa. Os modelos de visão computacional utilizam imagens e vídeos, geralmente rotulados para ajudar no reconhecimento de movimento e distância. Já os modelos de aprendizado por reforço aprendem por tentativa e erro, interagindo com ambientes e recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades.
A IA aprende por meio de várias técnicas, cada uma desenvolvida para uma finalidade específica. Ela pode ser treinada para identificar determinados padrões, analisar dados para encontrar conexões e aprender com os próprios erros.
Veja algumas das maneiras pelas quais diferentes modelos de IA aprendem:
O aprendizado supervisionado treina a IA com exemplos rotulados. Por exemplo, se você mostrar a uma IA muitas fotos e indicar quais contêm tumores, ela pode aprender a reconhecê-los em novas imagens.
O aprendizado não supervisionado permite que a IA encontre padrões por conta própria. Por exemplo, em uma detecção de fraude, a IA analisa seus hábitos de consumo, quando e o que você compra, e emite um alerta se algo fora do comum acontecer.
O aprendizadosemissupervisionado combina ambas as abordagens. A IA começa com uma pequena quantidade de dados rotulados como um guia e, depois, categoriza um conjunto muito maior de dados não rotulados com base no que aprendeu.
O aprendizado por reforço ensina a IA por meio de tentativa e erro. A IA aprende ao prever resultados, tomar decisões e se ajusta quando erros acontecem, de forma semelhante a como uma pessoa aprende vivenciando situações.
O aprendizado profundo imita a maneira como o cérebro humano processa informações usando redes neurais artificiais. Ao analisar grandes quantidades de dados, o aprendizado profundo permite que a IA realize tarefas complexas, como reconhecer rostos, compreender vozes e dirigir carros.
Existem muitos tipos de IA e muitas maneiras de categorizá-las, mas algumas das tecnologias mais conhecidas são a IA generativa (como Dall-E e ChatGPT), IA de processamento de linguagem natural, IA de robótica e IA de visão computacional.
Veja alguns exemplos de tipos de inteligência artificial:
A IA generativa cria novos conteúdos no formato de texto, vídeo ou áudio com base no conteúdo preexistente. ChatGPT e Dall-E são exemplos bem conhecidos.
A IA com memória limitada armazena uma pequena quantidade de dados relevantes para a tarefa em execução, como conversar com o usuário ou manter uma distância segura de outros veículos na via.
O processamento de linguagem natural tenta entender a linguagem humana escrita e falada. Isso ajuda uma IA a reconhecer a intenção e ter conversas fluidas.
A visão por computacional é usada para além do reconhecimento facial: apps de condicionamento físico podem usar a IA para identificar e corrigir a execução inadequada de exercícios.
A IA de robótica tem diversas aplicações, inclusive nas áreas cirúrgica, de transporte e manufatura.
Chatbots como Google Gemini, Character AI, Snapchat AI e ChatGPT são exemplos de IA com memória limitada. Também são IAs generativas e usam PLN. Dall-E é uma IA generativa que usa PLN para interpretar descrições escritas de usuários e transformá-las em imagens. Carros autônomos são IA de robótica que usam visão por computador, memória limitada e aprendizado por reforço.
Novos aplicativos e tecnologias baseados em IA geralmente aproveitam vários tipos de inteligência artificial para diferentes finalidades.
Um exemplo de como uma IA com memória limitada como o ChatGPT pode criar uma imagem com base na pergunta: “O que é IA?”.
A IA é usada principalmente para aumentar a produtividade e a capacidade de resolução de problemas de profissionais humanos. Ajuda em trabalhos repetitivos, complexos e difíceis, cujos seres humanos podem achar entediantes. A IA pode até mesmo criar soluções inovadoras que fazem diferenças significativas e positivas em muitas profissões.
Embora esteja longe de fazer julgamentos por conta própria, a IA pode realizar determinadas tarefas muito melhor do que um ser humano. Suas escolhas criativas podem proporcionar perspectiva e inspirar pessoas a desempenharem tarefas de maneiras inovadoras, abrindo novos caminhos para exploração.
Alguns usos da IA são curiosos ou divertidos. O Voice.ai, por exemplo, permite falar usando a voz de diversas celebridades. O Voice.ai é geralmente seguro, apesar de existirem preocupações legítimas de que sua tecnologia possa ser usada para deepfakes.
Veja abaixo algumas outras maneiras comuns de uso da inteligência artificial:
Automação é quando uma máquina consegue realizar uma tarefa complexa, porém repetitiva, por conta própria. A IA é capaz de se adaptar mesmo diante de um obstáculo ou exceção, tornando desnecessária a intervenção de um ser humano.
No setor industrial, há muitas probabilidades de algo dar errado. Uma placa de metal pode ser colocada de forma descentralizada em um espaço de trabalho, o que pode gerar uma série de eventos com potencial de causar danos. Um robô com IA pode lidar com essas situações de forma eficiente, centralizando novamente a placa de metal e continuando como se nada tivesse acontecido.
Profissionais humanos estão sujeitos a esgotamento e fadiga, o que pode levar a cálculos incorretos, erros de digitação, entrada de dados equivocada e outros tipos de erros. Mesmo bem descansadas e “concentradas”, as pessoas podem se distrair e cometer erros.
A IA, por outro lado, nunca se distrai nem se cansa. Por exemplo, em cirurgias, uma IA de robótica pode executar movimentos extremamente precisos de forma consistente por longos períodos.
A IA pode aprimorar a experiência de cliente ao personalizar automaticamente o conteúdo exibido. Um exemplo é sua capacidade de prever os programas favoritos com base em várias características, identificando conexões de forma autônoma e, às vezes, notando similaridades que passariam despercebidas por você. Essas recomendações personalizadas ajudam você a encontrar seus programas favoritos mais rapidamente. Netflix e YouTube já empregam esse tipo de IA.
A IA está aprimorando a segurança com monitoramento em tempo real, detecção de ameaças de malware e prevenção contra fraudes. Graças ao aprendizado profundo, uma IA é capaz de reconhecer imediatamente anomalias em um sistema, nas imagens de uma câmera de segurança ou em uma conta bancária e emitir um alerta. Um profissional humano pode então investigar, identificando violações de segurança e transações fraudulentas muito mais rapidamente. Com a crescente popularidade dos dispositivos da Internet das coisas, os dispositivos de segurança com IA tornam-se cada vez mais essenciais.
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IAs não precisam descansar ou dormir. Isso permite que ofereçam seus serviços sempre que necessário, otimizando o atendimento ao cliente e possibilitando que fornecedores entreguem produtos ou serviços 24 horas por dia. Chatbots com IA baseada em PLN já estão sendo usados por todos os tipos de organizações, de companhias aéreas a hospitais.
A análise de dados otimizada aproveita o poder de GPUs com inteligência artificial para executar análises extremamente complexas de grandes volumes de dados. Tal capacidade permite a execução paralela de inúmeros cálculos, transformando completamente a forma como determinadas tarefas são realizadas, por exemplo, análise do mercado de ações (no setor financeiro), sequenciamento de genomas (na saúde) e monitoramento da condição de equipamentos (na indústria).
A IA tem uma história longa e repleta de acontecimentos. Há menos de um século, escritores de ficção científica, jornalistas especulativos e outros especialistas imaginavam como seria conversar com computadores. E hoje em dia isso é possível. Vamos ver a história da IA e como chegamos até aqui:
Coisas que antes pareciam pura fantasia, como máquinas conversando com pessoas, agora são algo comum no dia a dia. Quais dos nossos sonhos estão mais próximos de se tornarem realidade?
A IA mencionada ao longo deste artigo pode executar tarefas de maneira semelhante à humana, caracterizando-as como exemplos de inteligência artificial estreita (ANI). Ainda não chegamos à inteligência artificial geral (AGI), em que as máquinas seriam capazes de entender tal como os seres humanos ou transferir conhecimento de uma situação para outra.
Alguns cientistas da computação, como Ray Kurzweil, acreditam que isso acontecerá nas próximas décadas. Geoffrey Hinton, outro importante pensador da IA, especula que a IA desenvolverá uma maneira de comunicação ainda mais semelhante à humana, transformando o mundo positivamente. Otimistas acreditam que o objetivo da IA é sempre ajudar, independentemente de quem a detiver, e que a humanidade terá à disposição um assistente de IA amigável e com capacidades superiores na Web 3.0.
No entanto, nem todas as pessoas estão tão otimistas em relação ao futuro da IA. Como em qualquer tecnologia, existe a possibilidade de a inteligência artificial ser mal utilizada. Por exemplo, a IA já está perpetuando vieses humanos em algoritmos de contratação e reconhecimento facial. Da mesma forma, a IA tem começado a tomar o lugar de algumas posições criativas, subtraindo oportunidades de designers, redatores e outros profissionais do conhecimento. Há quem tema que a IA possa gerar desemprego em larga escala em curto ou longo prazo.
Para algumas pessoas, a ideia de que a IA nos salvará de nossos próprios problemas parece mais distante do que nunca.
Mas nem tudo é motivo de pessimismo. Douglas Eck, do Google, acredita que a IA é capaz de se tornar uma ferramenta criativa que gera novas possibilidades a artistas, em vez de substituí-los. Quer seja para melhor ou para pior, estamos aprendendo, passo a passo, a melhor forma de integrar a IA.
Por enquanto, é fundamental prestar atenção aos riscos de cibersegurança relacionados à IA. Muitas tecnologias emergentes podem ser usadas por hackers, e modelos de IA generativa, como o ChatGPT, foram supostamente utilizados para desenvolver ameaças, como cavalos de Troia de acesso remoto (RATs).
O “lado positivo” é que essas ameaças envolvem principalmente tendências conhecidas, como links perigosos, anúncios de golpes e deepfakes. Mas, embora os tipos de ameaças possam não ser totalmente novos, a eficiência com que esses ataques agora podem ser executados é o perigo real e pode levar a riscos catastróficos como roubo de identidade, fraude financeira e golpes de phishing em larga escala.
Embora possa ser usada em ataques de engenharia social, a IA não consegue (ainda) criar malware sob demanda. Porém, a IA pode ser tornar mais perigosa e por razões que não podemos prever no momento. É fundamental conhecer os riscos de cibersegurança atuais, como spoofing, riscos de IoT security e rastreamento de sites, para que qualquer novo avanço possa ser compreendido mais rapidamente.
Reforçar seus conhecimentos sobre cibersegurança é sempre uma boa ideia. Comece conferindo nosso guia de verificação de segurança de sites para aprimorar sua capacidade de identificar sites perigosos. Depois, atualize-se sobre como seus apps e serviços favoritos estão implementando a IA e tome medidas para remover permissões se o uso que fazem da IA incomodar você, por exemplo, desativando o My AI do Snapchat.
Um aumento de cibercrimes tem incentivado governos a implementarem regulamentações para IA precocemente. Dessa forma, utilizações de alto risco na área médica estão sujeitas a diretrizes rígidas na UE.
Questões éticas relacionadas à IA no espaço de trabalho também estão sendo consideradas. Por exemplo, em alguns casos, a IA demonstrou perpetuar práticas de contratação discriminatórias, porque dados discriminatórios foram inseridos em seu modelo de treinamento. Além disso, há preocupações de que a IA não consiga explicar adequadamente seu processo de tomada de decisão em determinados casos. E se a IA escolher favorecer um funcionário em detrimento de outro e não conseguir explicar suas escolhas?
É preciso proteger também os usuários de IA. O usuário deve confiar que seus dados pessoais não estão sendo coletados nem compartilhados, bem como a IA não reproduzirá o que foi compartilhado em caráter confidencial. E, como mencionado anteriormente, os usuários devem ser capazes de entender o raciocínio por trás do que a IA diz e faz. Para resolver tais preocupações, o governos dos EUA criou uma Declaração de Direitos da IA.
A IA está turbinando os processos humanos e seu verdadeiro potencial está apenas começando a ser compreendido. À medida que o cenário da IA evolui, pode ser difícil acompanhar novas ameaças à cibersegurança.
Uma ferramenta poderosa de cibersegurança pode ajudar a proteger seu dispositivo (e você) contra algumas ameaças associadas à IA. O Avast Free Antivirus tem detecção de ameaças em tempo real, atualizações automatizadas e análises preditivas para cibersegurança de última geração. Integrar o Avast Free Antivirus à sua configuração de segurança pode ajudar a proteger você contra ameaças em evolução facilitadas por tecnologias de IA. Baixe grátis hoje mesmo.
